plt.plot([0, len(mse_history10)], [min_mse, min_mse])

这段代码的作用是绘制一个水平线，表示均方误差历史记录中的最小值。plt.plot()函数接受两个列表作为参数，第一个列表表示X轴坐标，第二个列表表示Y轴坐标。[0, len(mse_history10)]表示X轴范围，[min_mse, min_mse]表示Y轴范围，因此绘制的是一条水平线，横坐标从0到mse_history10的长度，纵坐标为最小均方误差值。

相关问题

plt.plot(mse_history10)

这行代码是用来画出一个变量 `mse_history10` 中存储的数据所对应的折线图。假设 `mse_history10` 是一个列表，其中每个元素都是某个时刻的均方误差（Mean Square Error，简称 MSE），那么这个折线图会显示出随着时间的推移，MSE 值的变化情况。折线图的 x 轴表示时间，y 轴表示 MSE 值。

loss_history = nn.train(x, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE') plt.show()

这段代码的作用是使用神经网络模型nn对输入x和输出y进行训练，并记录每个epoch的损失值。然后，使用matplotlib库将每个epoch的损失值可视化出来。

具体来说，代码中的nn.train()函数会返回一个列表loss_history，其中包含了每个epoch的损失值。接着，使用plt.plot()函数将loss_history中的损失值绘制成一条曲线。然后，使用plt.title()、plt.xlabel()和plt.ylabel()函数分别设置图表的标题、x轴标签和y轴标签。最后，使用plt.show()函数将图表显示出来。这样，我们就可以通过观察损失曲线来判断模型的训练效果。